+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Сходимость вполне и предельные теоремы в схеме серий

Сходимость вполне и предельные теоремы в схеме серий
  • Автор:

    Микушева, Анна Евгеньевна

  • Шифр специальности:

    01.01.05

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2001

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    79 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
по подпоследовательности для сумм 
1.1. Достаточные условия сходимости вполне


Содержание

1. Сходимость вполне

по подпоследовательности для сумм

отрицательно ассоциированных

случайных величин.

1.1. Достаточные условия сходимости вполне

1.2. Необходимые условия для сходимости вполне

1.3. Бутстреповские средние и сходимость вполне

2. Оценки типа Ваума-Каца

скорости сходимости

в законе больших чисел.


2.1. Аналог теоремы Баума-Каца для отрицательно ассоциированных случайных полей
2.2. Оценка типа Баума-Каца для случайных величин, обладающих сильным перемешиванием
2.3. Оптимальность условий в оценке для сильноперемеши-
вающихся случайных величин
3. Предельные теоремы в схеме серий.
3.1. Усиленный закон больших чисел в схеме серий
3.2. Логарифмический закон в схеме серий для подпоследовательностей
3.3. Оптимальность моментных требований в логарифмическом законе

Введение.
Предельные теоремы для сумм случайных величин являются традиционной областью теории вероятностей, имеющей разнообразные приложения. Обзор ее основных результатов содержится, например, в монографиях [1], [4], [6], [7], [8], [14]. Наряду с классической теорией суммирования случайных слагаемых, где рассматриваются последовательности нарастающих сумм, большое внимание уделяется суммированию в схеме серий и возникающему в связи с ним понятию сходимости вполне.
Напомним, что под суммированием в схеме серий обычно понимают рассмотрение сумм вида Sn = Ej=i Xnj, где {Xnj : 1 < j < Л7„, n £ N}-набор случайных величин, индексируемый двумя индексами, a Nn- некоторая последовательность натуральных чисел, в то время как классическая теория суммирования имеет дело с последовательностью нарастающих сумм, т.е. Sn = E?=i Xj, где {Хп : п £ N}- последовательность случайных величин. Разумеется, от схемы последовательностей легко перейти к схеме серий, ПОЛОЖИВ Xnj = Xj)j = 1,..., п(п 6 N).
Отметим также, что используются различные понятия сходимости последовательностей (должным образом нормированных) сумм случайных величин. Понятие сходимости вполне (complete convergence) появилось в работе Хсу и Роббинса [40]. Согласно ей, последовательность случайных величин Yn сходится вполне к величине У, если

53 Р{|У„ — 5 ,>-:}< ос для любого е > 0.

Здесь и, если не оговорено противное, всюду далее рассматриваются действительные случайные величины. Применив известную лемму Бореля-Кантелли (см., напр., [17], стр. 271), легко видеть, что сходимость вполне влечет за собой сходимость почти наверное, а для случая, когда величины Yn независимы между собой, эти два вида сходимости совпадают.
Классический результат Хсу и Роббинса заключается в следующем:

Теорема 1 ([40]). Пусть Х,... ,Хп,..независимые одинаково ‘распределенные случайные величины, Ху Тогда условие
ЕЛ'2 < оо (1)
является достаточным для того, чтобы последовательность а‘~ ”
сходилась вполне к 0 при п оо.
Как доказал Эрдеш [31], условие (1) является также и необходимым.
На этот результат можно смотреть с нескольких точек зрения: во-первых, как на закон больших чисел относительного нового вида сходимости - сходимости вполне, которая, вообще говоря, сильнее сходимости почти наверное. Последнее замечание объясняет усиление мо-ментных требований, налагаемых на случайные величины, по сравнению с усиленным законом больших чисел. Напомним (см., напр., [17], стр. 376), что необходимым и достаточным условием для выполнения классического усиленного закона больших чисел Колмогорова для последовательности независимых одинаково распределенных случайных величин является конечность абсолютного первого момента случайных величин.
Во-вторых, теорема Хсу-Роббинса представляет собой оценку скорости сходимости в законе больших чисел. В основании этой трактовки теоремы 1 лежит идея, что скорость сходимости к нулю последовательности ап можно измерить в терминах показателя у, для которого ряд га7о„ сходится. Важнейшим обобщением в этом направлении теоремы Хсу-Роббинса- Эрдеша является результат Баума- Каца [19], [20].
Теорема 2 ([19]). Пусть {Хп,п е М}— независимые одинаково распределенные случайные величины. 5„ = Е)Е| Хр, 1/2 < а < 1,ар > 1. Тогда следующие три утверждения эквивалентны:
ЩХ„Р < со и ЕХ„ = д;

^2 пар Р{Зп - пр> апа} < оо для любого е > 0; (2)

2. Оценки типа Баума Каца скорости сходимости в законе больших чисел.
2.1. Аналог теоремы Баума-Каца для отрицательно ассоциированных случайных полей.
Данная глава отражает второй подход к трактовке теоремы Хсу Роббинса-Эрдеша, а именно, как оценки скорости сходимости в законе больших чисел. Как указывалось раннее, фундаментальным результатом в этом направлении является теорема Баума-Каца [19], [20].
В данном параграфе нас будут интересовать обобщения теоремы Баума-Каца, относящиеся к случайным полям, образованным, вообще говоря, зависимыми (а именно, отрицательно ассоциированными) величинами.
Пусть {Х„, п £ — случайное поле (всюду рассматриваем дей-
ствительные случайные величины), заданное на некотором вероятностном пространстве (П, Т’, Р) и множестве 2^ == {0,1,.. .}й. Для векторов ] = (ц,... ,Д*) и п = («г, • • •, пл) запись .] < п означает Д < щ для всех * = 1,..., Д аналогично ] < п означает Д < п;, г = 1,..., Д Введем для прямоугольника
Я. = Д(Ь, п) = и £ 2^ : Ь < д < Ь -(- п}
следующие случайные величины
5(Л) = 5(Ь, п) = Е Ег5(п) = 5(°> п)>
М(Я) = М(Ъ, п) = тах |5(Ь,к)|, М(п) = М(0, п).

Основной результат этого параграфа формулируется так:
Теорема 2.1. Пусть {Х,Хп,п € Z^}— отрицательно ассоциированные, одинаково распределенные центрированные случайные величины. Пусть функции а(п),6(п) определены согласно (10), причем
1/2 < < 1,7* > —1(1 < г < д),

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.132, запросов: 967